Trí tuệ nhân tạo vạn vật (AIoT) và ứng dụng trong nuôi thủy sản
- Thứ sáu - 23/05/2025 16:06
- In ra
- Đóng cửa sổ này
Tóm tắt
Bài báo trình bày tổng quan về ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo vạn vật (AIoT) trong ngành nuôi thủy sản. AIoT là sự tích hợp giữa Trí tuệ nhân tạo (AI) và Internet vạn vật (IoT), cho phép giám sát thời gian thực, tự động hóa và ra quyết định thông minh trong quản lý ao nuôi. Từ dữ liệu của hơn 200 nghiên cứu từ năm 2012 đến năm 2024, bài viết phân tích các lĩnh vực ứng dụng cốt lõi, đồng thời thảo luận về tiềm năng, thách thức và xu hướng phát triển trong tương lai của công nghệ này.
1. Giới thiệu
Nuôi thủy sản đang chuyển mình mạnh mẽ dưới tác động của các công nghệ số. Trong đó, AIoT được xem là công cụ đột phá nhằm nâng cao năng suất, hiệu quả và tính bền vững của hoạt động nuôi. Các ứng dụng AIoT trong nuôi trồng thủy sản bao gồm nhiều cải tiến, bao gồm hệ thống cho ăn thông minh, quản lý chất lượng nước, phát hiện bệnh, ước tính sinh khối cá, giám sát hành vi của cá, đếm sinh vật, phân đoạn và phân loại loài, ước tính sinh sản và tăng trưởng, theo dõi từng cá, tự động hóa và rô bốt. Việc tích hợp các cảm biến, thiết bị giám sát với khả năng phân tích của AI cho phép xử lý dữ liệu lớn, dự đoán sớm các rủi ro và tự động hóa các công đoạn chính trong nuôi trồng.
2. Ứng dụng AIoT trong nuôi thủy sản
(Mô hình khung AIoT)
- Hệ thống cho ăn thông minh
Các ứng dụng này theo dõi hoạt động cho cá ăn và các thông số môi trường để tự động hóa việc cho ăn, đảm bảo các sinh vật thủy sinh nhận được lượng thức ăn phù hợp vào thời điểm tối ưu. bằng nhiều mô hình khác nhau để tinh chỉnh lịch trình cho ăn và cải thiện tốc độ tăng trưởng, tự động phát hiện hành vi cho ăn bằng các kỹ thuật thị giác máy tính tiên tiến và hệ thống phát hiện thức ăn theo thời gian thực, giám sát dựa trên âm thanh để liên hệ cường độ âm thanh khi cho ăn với mức độ đói và phân loại cường độ cho ăn, qua đó cho phép tối ưu hóa thời gian và lượng thức ăn, giảm chi phí và hạn chế ô nhiễm.
- Giám sát chất lượng nước
Sự sai lệch trong các thông số như oxy hòa tan, độ pH, nhiệt độ và nồng độ amoniac có thể ảnh hưởng đáng kể đến sức khỏe của cá, tác động đến tốc độ tăng trưởng và khả năng mắc bệnh. Các hệ thống giám sát chủ động có thể dự báo hiệu quả các sự kiện quan trọng trong nuôi trồng thủy sản như suy giảm oxy và suy giảm chất lượng nước; khả năng dự đoán sự nở hoa của tảo, dự đoán nhiệt độ chính xác. Việc tích hợp các cảm biến IoT và phân tích dự đoán dựa trên AI đã được chứng minh là rất cần thiết trong nuôi trồng thủy sản hiện đại, cho phép giám sát liên tục, theo thời gian thực và can thiệp sớm để ngăn ngừa các điều kiện bất lợi.
(Giám sát chất lượng nước )
- Phát hiện bệnh
Phát hiện và phân loại bệnh sớm là rất quan trọng để kiểm soát và quản lý hiệu quả các đợt bùng phát dịch bệnh trong các trang trại nuôi trồng thủy sản. Dịch bệnh bùng phát không chỉ ảnh hưởng đến phúc lợi của các loài nuôi mà còn dẫn đến tổn thất kinh tế đáng kể trong hoạt động nuôi thủy sản. Những tiến bộ trong công nghệ cảm biến sinh học góp phần phòng ngừa bệnh tật bằng cách cung cấp khả năng phát hiện mầm bệnh chính xác. Các lĩnh vực liên quan bao gồm phát hiện bệnh dựa trên thị giác máy tính, dự đoán bệnh liên quan đến chất lượng nước, học chéo mô hình và học không-shot để nhận dạng bệnh, mô hình tổng hợp và mô hình lai để phân loại bệnh, hệ thống mờ thần kinh thích ứng, hệ thống giám sát bệnh di động và hỗ trợ IOT, và cảm biến sinh học để phát hiện mầm bệnh.
- Ước tính sinh khối và tăng trưởng
Ước tính sinh khối cá rất quan trọng trong việc tối ưu hóa hoạt động nuôi trồng thủy sản bằng cách cho phép đánh giá chính xác sức khỏe, tăng trưởng và mật độ quần thể cá. Ước tính sinh khối đáng tin cậy tạo điều kiện cho các quy trình cho ăn hiệu quả, giảm tích tụ chất thải và thúc đẩy các hoạt động nuôi cá bền vững. Những tiến bộ hiện đại trong công nghệ tin học, camera giám sát, sóng âm và cân thông minh đã cho phép ước tính sinh khối theo thời gian thực, vượt xa những các thức truyền thống liên quan đến phép đo thủ công.
- Giám sát hành vi
Những thay đổi về hành vi của động vật thủy sản thường đóng vai trò là chỉ báo sớm về stress, bệnh tật, sự no hoặc đói và các điều kiện môi trường bất lợi, cung cấp thông tin chi tiết có giá trị để can thiệp kịp thời. Những tiến bộ gần đây trong AI, IoT, giám sát âm thanh và thị giác máy tính đã cách mạng hóa việc phát hiện hành vi cho phép theo dõi không xâm lấn, theo thời gian thực ngay cả trong môi trường nuôi trồng thủy sản phức tạp
- Phát hiện và phân loại các loài thủy sản
Công nghệ này có thể nhận diện các laoì thủy sản thông qua hình dạng, màu sắc, kích thước có ý nghĩa trong giám sát nuôi trồng thủy sản và bảo tồn đa dạng sinh học.
- Tự động hóa và rô-bốt
Tự động hóa và rô bốt trong nuôi trồng thủy sản sử dụng các phương tiện tự hành dưới nước (AUV) và các thuật toán học tăng cường để tự động hóa các nhiệm vụ như vệ sinh bể, kiểm tra cá và cung cấp thức ăn, giúp giảm sức lao động và tăng cường an toàn lao động
3. Thách thức và hướng phát triển
Mặc dù AIoT mang lại tiềm năng lớn, nhưng vẫn còn tồn tại một số thách thức như chi phí đầu tư cao, thiếu hạ tầng dữ liệu, hạn chế về khả năng thích ứng của mô hình AI và vấn đề bảo mật thông tin. Tương lai, các nghiên cứu cần tập trung phát triển các mô hình linh hoạt, chi phí thấp và phù hợp với điều kiện thực tế của các trang trại nhỏ.
4. Kết luận
AIoT đang và sẽ đóng vai trò trung tâm trong quá trình chuyển đổi số ngành nuôi thủy sản. Thông qua khả năng giám sát thông minh, phân tích dữ liệu và tự động hóa, công nghệ này không chỉ giúp nâng cao năng suất mà còn hướng tới phát triển bền vững hơn cho ngành thủy sản trong tương lai.
Trần Xuân Quang
Lược dịch từ https://www.globalseafood.org/advocate/the-artificial-intelligence-of-things-and-its-aquaculture-applications/
Lược dịch từ https://www.globalseafood.org/advocate/the-artificial-intelligence-of-things-and-its-aquaculture-applications/